Растрачивается ли мощность 320 тысяч GeForce RTX 3090: скандал вокруг проекта Пеарл

В мире криптовалют попытки объединить искусственный интеллект (AI) и блокчейн-технологии оказались под серьезным сомнением. Хотя проект Пеарл позиционирует себя как первая сеть, направляющая процесс майнинга на полезные вычисления, исследователи из Корнеллского университета представили доказательства, опровергающие эффективность этой системы. Согласно выводам исследования, колоссальные вычислительные мощности, возможно, не выполняют никакой полезной работы. Об этом сообщает Иксбт.ком сообщает .

Автор исследования Абхинаба Басу оценил текущую вычислительную мощность сети Пеарл примерно в 24 экзахэша в секунду. Этот показатель эквивалентен одновременной работе около 320 тысяч высокопроизводительных видеокарт NVIDIA GeForce RTX 3090. Энергопотребление такой огромной инфраструктуры может достигать 112 МВ, что покрывает потребности в электроэнергии целого небольшого города.

Полезный труд или маркетинговая уловка?

Основная идея проекта Пеарл основана на концепции Пруф-оф-Усефул-Ворк (доказательство полезной работы). Теоретически, вместо простого решения сложных математических уравнений, майнеры должны были выполнять реальные задачи, такие как обучение нейросетей. Однако, как сообщает иксбт.ком, текущий механизм не имеет возможности проверить, является ли выполняемая работа действительно полезной.

Чтобы доказать свои выводы, исследователь разработал специальное ПО для майнинга. Вместо выполнения задач AI, эта программа отправляла в сеть матрицы со случайными числами. Удивительно, но сеть Пеарл принимала эти «бесполезные» данные и продолжала начислять пользователю вознаграждение. Это показывает, что система не способна отличить реальные задачи AI от простых математических операций.

Рост рыночных цен

Проект негативно влияет не только на энергопотребление, но и на рынок аренды вычислительных мощностей. Согласно данным исследования, после запуска ПО Пеарл в мае, стоимость аренды недорогих видеокарт на платформе Васт.ai выросла на 38 процентов. Уровень загрузки устройств при этом подскочил с 57 до 94 процентов.

В результате анализа более 8 тысяч узлов (ноде) сети было установлено, что большинство участников действительно используют современное оборудование, способное запускать модели AI. Однако в изученных программных пакетах не было обнаружено признаков популярных фреймворков для машинного обучения (например, ПйТорч или ТенсорФлов).

На данный момент представители Пеарл не дали официальных комментариев по поводу этого исследования. Ситуация вызывает широкие дискуссии в криптосообществе: многие эксперты расценивают это как использование темы искусственного интеллекта исключительно в качестве маркетингового инструмента. Если проект не реформирует свои алгоритмы, сотни тысяч мощных видеокарт продолжат заниматься «обогревом воздуха».